对话分析程序可以通过以下步骤编写：
输入部
负责接收和输入进行协作而执行业务的发声者的对话数据。这可以通过麦克风、文本输入或其他输入设备实现。
对话分析模型部
使用通过机器学习生成的对话分析模型。这个模型可以是一个深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer模型，用于分析和理解对话内容。
模型需要经过训练，以识别和理解对话中的关键要素，如意图、情感、实体和上下文。
信息处理部
基于对话分析模型的分析结果，生成与业务协作有关的多种评价信息。这些信息可能包括对话质量评估、用户满意度、话题分类等。
语音分析部
用于分析对话中所包含的内容，包括语音识别和语音情感分析。
可以使用语音识别技术将语音转换为文本，然后使用自然语言处理技术进行进一步的分析。
话题把握部
用于把握对话的话题，识别对话的主要主题和子主题。
可以通过关键词提取、主题建模等技术实现。
话题相关修正用语存储部
用于按照每个话题存储待进行语音识别的发音或语音识别出的用语以及与待进行语音识别的发音或语音识别出的用语相关的候选修正用语。
这有助于提高语音识别的准确性和对话分析的效率。
输出部
将分析结果以图表、报告或其他形式输出，便于用户理解和决策。
示例代码框架
```python
import speech_recognition as sr
import tensorflow as tf
from transformers import pipeline
输入部
def get_audio_input（）:
使用麦克风获取音频输入
r = sr.Recognizer（）
with sr.Microphone（） as source:
audio = r.listen（source）
return audio
对话分析模型部
def analyze_dialog（audio_input）:
使用预训练的对话分析模型
dialog_analysis_model = pipeline（"dialog-analysis"）
result = dialog_analysis_model（audio_input）
return result
信息处理部
def process_analysis_result（analysis_result）:
处理分析结果并生成评价信息
evaluation_info = {
"intent": analysis_result["intent"],
"sentiment": analysis_result["sentiment"],
"entities": analysis_result["entities"],
"topic": analysis_result["topic"]
}
return evaluation_info
主程序
def main（）:
audio_input = get_audio_input（）
analysis_result = analyze_dialog（audio_input）
evaluation_info = process_analysis_result（analysis_result）
print（evaluation_info）
if __name__ == "__main__":
main（）
```
建议
数据准备：确保有足够的数据来训练和验证对话分析模型。
模型选择：选择适合对话分析的预训练模型，并根据具体需求进行微调。
系统集成：将对话分析程序集成到现有的业务系统中，确保其与其他模块的兼容性。
用户反馈：收集用户反馈，持续优化对话分析模型和程序。
通过以上步骤和代码框架，可以编写一个基本的对话分析程序。根据具体需求，可以进一步扩展和优化程序的功能和性能。